Wie Large Language Models (LLMs) das Wissensmanagement verändern

Wissen gilt als die wichtigste Ressource moderner Organisationen – doch im Alltag zeigt sich oft das Gegenteil. Während Unternehmen Millionen in Tools, Wikis und Datenbanken investieren, bleibt der tatsächliche Zugriff auf relevantes Wissen für viele Mitarbeitende eine Herausforderung.
Das Problem ist nicht der Mangel an Information – sondern der Überfluss.

In der Praxis sieht Wissensmanagement häufig so aus: unübersichtliche Ordnerstrukturen, veraltete Wikiseiten, PDFs aus dem Jahr 2018 und Slack-Kanäle mit 10.000 ungelesenen Nachrichten. Wer wirklich etwas wissen will, muss suchen – und zwar oft länger, als es sich ein Unternehmen leisten kann.

Die Folge:

Klassisches Wissensmanagement scheitert zunehmend an seiner eigenen Komplexität. Es verwaltet, aber es lebt nicht. Es sammelt, aber es versteht nicht. Und genau hier beginnt die Suche nach einer neuen Antwort – einer, die intelligenter, dynamischer und kontextbewusster ist.

Wie eine Einschätzung des Frauenhofer IMW zeigt, können klassische Wissensmanagement Systeme Informationen erfassen, aber nicht interpretieren. Sie speichern Inhalte, aber sie priorisieren sie nicht. Sie katalogisieren Dokumente, aber sie verstehen keine Zusammenhänge.

Künstliche Intelligenz (KI) setzt genau an dieser Bruchstelle an. Wo herkömmliche Werkzeuge versagen, bringt KI einen völlig neuen Ansatz:
Nicht mehr Wissen zu sammeln, sondern das richtige Wissen im richtigen Moment verfügbar zu machen. Durch richtige Integration von modernen, intelligenten Archiven sind Arbeitszeit Optimierungen in Höhe von bis zu 19% möglich.

Im Zentrum steht die Fähigkeit, Inhalte nicht nur syntaktisch – also als Wörter oder Dateien – zu verarbeiten, sondern semantisch, also im Sinne. KI-Modelle erkennen Zusammenhänge, filtern Relevanz, priorisieren Informationen nach Kontext – und beginnen damit, Wissen zu strukturieren, statt nur zu speichern.

Doch das ist erst der Anfang. Denn die wahre Kraft dieser Entwicklung liegt nicht in der allgemeinen Idee von „KI“, sondern in einem ganz konkreten Werkzeug, das derzeit den Ton angibt:
dem Large Language Model – kurz: LLM.

LLMs bilden derzeit das technologische Rückgrat fortschrittlicher Anwendungen im Bereich Wissensverarbeitung und -bereitstellung.

Ein Large Language Model ist ein KI-Modell, das auf der Grundlage großer Mengen an Textdaten trainiert wurde, um Wahrscheinlichkeiten für Wortfolgen vorherzusagen. Grundlage sind neuronale Netze – meist Transformer-Architekturen –, die durch Mustererkennung in der Lage sind, sprachliche Strukturen, Bedeutungen und Kontexte zu modellieren.

Typische Eigenschaften:

Um die Fähigkeiten und Grenzen von LLMs im Wissensmanagement sinnvoll einschätzen zu können, ist ein grundlegendes Verständnis ihrer Funktionsweise erforderlich. Dabei geht es weniger um Programmcode oder Hardwaredetails, sondern um die prinzipiellen Mechanismen, die LLMs steuern.

LLMs basieren auf dem Konzept des maschinellen Lernens – konkret: auf Deep Learning mit Transformer-Architekturen.
Trainiert werden sie mit gewaltigen Mengen an Textdaten – je nach Modell mehrere Billionen Wörter – aus Quellen wie:

Ziel des Trainings ist es, die Wahrscheinlichkeit für das nächste Wort in einem Text vorherzusagen, basierend auf dem bisherigen Kontext. Dieser scheinbar simple Mechanismus bildet die Grundlage für komplexe Fähigkeiten wie Zusammenfassen, Argumentieren, Übersetzen oder Dialogführung.

Das „Gehirn“ moderner LLMs ist die Transformer-Architektur (Einführung: Vaswani et al., 2017), die es ermöglicht:

Ein zentrales Element ist das sogenannte Self-Attention-Mechanismus: Das Modell „achtet“ auf die Relevanz jedes Wortes in Bezug auf andere Wörter im Satz – auch über viele Sätze hinweg. So kann z. B. ein Pronomen korrekt auf sein Bezugswort auflösen oder ein kausaler Zusammenhang zwischen zwei Absätzen erkannt werden.

Tiefere Einblicke in diesen Kern der LLMs , die Transformer Struktur, geben wir hier.

Ein LLM besteht aus Milliarden von Parametern – intern gespeicherte Gewichtungen, die im Training angepasst werden. Diese Parameter bilden eine Art semantisches Netz, in dem das Modell Bedeutung, Tonalität, grammatikalische Regeln und sogar Weltwissen kodiert.

Die Anzahl der Parameter ist ein Maß für die Modellkapazität – GPT-3 z. B. hat 175 Mrd., GPT-4 mutmaßlich deutlich mehr. (Quelle)

Nach dem Training wird ein LLM durch sogenannte Prompts gesteuert – Eingaben in natürlicher Sprache, die dem Modell eine Aufgabe definieren. Durch sogenannte zero-shot oder few-shot-Prompts können sogar komplexe Aufgaben ohne weitere Trainingsdaten gelöst werden, z. B.:

Je präziser der Prompt, desto gezielter die Antwort. Prompt Engineering ist daher mittlerweile ein eigenständiger Kompetenzbereich.

Zwei Ansätze machen LLMs für unternehmensspezifisches Wissensmanagement besonders wertvoll:

Vorteil: Aktuelle, nachvollziehbare und unternehmensspezifische Antworten ohne Halluzination.

Trotz aller Leistungsfähigkeit haben LLMs strukturelle Schwächen:

Diese Aspekte müssen bei professionellem Einsatz zwingend mitgedacht werden – z. B. durch Auditierung, Nachvollziehbarkeit, Rollenkonzepte und technische Sicherungsmaßnahmen.

Der Einsatz von Large Language Models im Wissensmanagement macht Informationen nicht nur zugänglicher, sondern auch intelligenter nutzbar. Typische Anwendungen sind interne Wissensassistenten, automatische Dokumentation und dynamische Wissenssysteme. Mit Methoden wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) liefern LLMs aktuelle, kontextbezogene und nachvollziehbare Antworten. Durch Personalisierung, Qualitätssicherung und Einbettung in bestehende Systeme entsteht ein lernendes, rollenbasiertes Wissensökosystem – effizient, präzise und zukunftsfähig.

Wer sich mit Large Language Models im Wissensmanagement beschäftigt, steht schnell vor der Frage: _Wo anfangen?_Die Technologie ist komplex, der Hype groß – doch der Einstieg muss das nicht sein. Im Gegenteil: Der sinnvollste Weg liegt nicht im Großprojekt, sondern im fokussierten Pilot mit klarem Anwendungszweck.

Ein funktionaler LLM-gestützter Wissensprozess lässt sich heute mit relativ geringem Aufwand umsetzen – insbesondere mithilfe sogenannter RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation). Das Prinzip: Sie verbinden ein LLM mit Ihrem vorhandenen Wissen, ohne das Modell selbst trainieren oder feinjustieren zu müssen.

So starten Sie konkret:

LLMs entfalten ihren Nutzen nicht als Technologiedemonstration, sondern als konkreter Problemlöser im Alltag. Entscheidend ist nicht, ob ein Modell Milliarden Parameter hat – sondern ob es Ihnen hilft, eine echte Wissenshürde im Unternehmen zu überwinden.

Erfahren sie hier mehr zu intelligenten Archivierungsmöglichkeiten mit OriginStamp.

Eine Idee davon welche Fragen künstliche Intelligenzen mit LLM Grundlage gut beantworten können bekommen sie in einem Selbstversuch von uns. Hier